AAAI 2026评审风波：AI辅助审稿引发学术信任危机

在人工智能顶级会议中担任审稿人，通常被视为一项荣誉且责任重大的职责。

然而，对于这位AAAI 2026的评审来说，今年的经历却显得异常荒诞。

他在Reddit论坛上分享道：

这是我职业生涯中遇到过的最为混乱的评审流程。

打分、讨论、反驳、再讨论——高质量的论文被意外淘汰，而较弱的作品却被大力推崇。

有些评审认真撰写数千字评语，而另一些人仅用几句敷衍之词就能让分数飙升。

在这场混乱的背后，还有人工智能系统在协助“总结”审稿意见。

学术公正性，似乎被卷入了一场算法驱动的实验之中。

幕后“愤怒爆料”：一位审稿人的深夜自述

这是我经历过最诡异的审稿流程。

一位AAAI 2026的匿名评审，在Reddit上留下了这样的感慨。

他并未投稿，只是今年负责评审数篇论文。但他描述，这次体验让他“开始质疑整个机制是否已经失效”。

在AAAI 2026的官方流程中，审稿被划分为Phase 1与Phase 2两个阶段。

同行评审流程图：从投稿到接收，隐藏在流程里的权力节点。

第一轮由少量评审进行初步筛选，不符合标准的论文直接被淘汰；第二轮则由新的评审补充打分、讨论，并由程序委员会做出最终决定。

听起来科学而严谨。但在这位评审眼中，一切却显得混乱不堪。

他在帖子中写道：

第一轮我评审了四篇论文，分别给出了3、4、5和5分。尽管存在一些问题，但整体质量尚可，我甚至考虑在讨论后调高分数。可最终——它们全部被拒绝了。

而进入第二轮的论文，却更让他震惊：

我现在拿到的几篇新稿件，打分只有3和4，但质量明显比第一轮更差。

这意味着，优质论文被刷掉，弱势论文却晋级。他感到，整个评审体系仿佛失去了逻辑。

更让他不安的是，其中一篇论文的评审分歧。

他认真撰写了上千字评论，指出论文“缺乏技术细节”“逻辑解释不清”，并给出3分。

另一位评审却给出了高达7分（满分10分），甚至在讨论阶段试图将分数提升到8分。

那位评审还在系统中留言：

作者已经解决了大部分评审的疑问，只是有些实验受限于监管要求。

但问题在于，这位爆料人从未提及实验问题。他所有的关键质疑，都被对方“自动忽略”。

于是，一个念头在他脑海中浮现：这难道是所谓的“关系稿”？但他也不敢贸然下结论，只能在帖子末尾留下试探：

我是否应该将这件事上报？如果那篇论文最终被接收，我可能再也不会评审AAAI的稿件了。

这条帖子迅速登上r/MachineLearning热门榜，评论区也沸腾了。

有人表示“我也遇到过同样的情况”；有人吐槽“AI在帮忙总结评审意见，坏批次+AI评审，简直是灾难”；甚至有人直接写道：“串评不是漏洞，它已经成了制度的一部分。”

一场原本学术圈内部的讨论，就这样被推上了公众视野。

而这次风波，也揭示了一个更深层的问题：AI顶级会议的评审，正在演变为一场无人能完全信任的实验。

评审机制的“黑箱升级”：AI也在审AI

从表面看，AAAI的评审流程已经相当完善：两轮筛选、分阶段打分、集中讨论、匿名机制。

但在许多审稿人看来，这套新机制更像是一场算法化的实验——高效，却令人愈发不安。

详细链接：https://aaai.org/conference/aaai/aaai-26/review-process/?utm_source=chatgpt.com

AAAI官网的官方说明显示，今年会议首次采用Phase 1/Phase 2双阶段评审制度。

Phase 1（初筛阶段）：每篇论文只分配两位审稿人，如果两人都打低分，论文会直接被淘汰；

Phase 2（复审阶段）：只有当两人意见不一致，或论文“有潜力”时，才会进入第二轮，由新的评审和领域主席（AC）做最终决策。

这意味着，评审人撰写的数千字评论，最终可能会被AI归纳成几句话，而程序委员会则依赖这些摘要来决定论文的去留。

第一阶段的两个人，拥有几乎“一票否决”的权力。

一旦其中一位审稿人主观、偏激、或者“Reviewer 2式”地吹毛求疵，一篇原本有价值的论文可能在讨论开始前就被淘汰。

更复杂的是，AAAI 2026还正式启用了AI辅助审稿系统。这不是传闻，而是会议组委会亲自确认的试点项目。

在2025年8月发布的“AI-Assisted Peer Review Pilot Program 常见问答”中，AAAI官方明确写道：

AI系统将协助评审委员会成员，通过总结评审意见与作者答辩（rebuttal），检测缺失信息与潜在冲突，并向领域主席（AC）提供概览报告。

也就是说，AI不仅参与分配稿件，还能自动生成评审总结，供领域主席决策参考。

官方强调它“仅是辅助”，不会直接决定论文去留，但在实际操作中，不少审稿人怀疑，这套AI总结的语气和倾向，已经在无形中影响最终结果。

Reddit评论区中就有审稿人吐槽：

他们甚至说要用AI来总结所有rebuttal和评论。换句话说，论文被接收与否，可能取决于AI的情绪。

这意味着，人类的判断正被AI间接取代。这让原本已经主观的评审，变得更加不可控。

而双阶段制的问题，也在这次风波中被放大。

第一阶段由少量评审快速筛稿，极大依赖个人判断；第二阶段的新审稿人再加入，却常常缺乏前情背景。

于是，就出现了那位审稿人描述的情况：第一轮质量更好的论文被拒，第二轮弱稿反而入选。

多位评审在不同论坛也提到类似经历。有人在另一条Reddit讨论串中写道：

我给出了一份详细的负面评语，但另一位评审写了两行优点，打了满分10。最后论文被接收了。

当审稿结果越来越像一场运气游戏，再加上AI的参与，人类评审的边界开始模糊。

到底是谁在决定论文的命运？是专家，还是模型？

当人类评审还没达成共识时，AI就已生成“结论”；当领域主席依赖摘要做决定，争议就被算法“压平”。

原本为了提升效率的制度设计，如今反而让权力更集中、过程更不透明。

Phase 1决定谁能被讨论，AI帮忙决定谁能被接受。

学术评审，正一步步变成一个由算法与人类共同运作的黑箱。

同行评审的信任塌陷：AI顶会的“人情”与“算法”

在AI学术圈，同行评审曾被视为最后的质量守门人。可如今，这道门越来越难守护。

Reddit上那位AAAI评审的帖子之所以引爆舆论，并不是因为一句“关系稿”有多惊悚，而是因为太多研究者都有似曾相识的无力感。

有人留言说：“一个小领域的论文，几乎都出自同一个实验室，用的同一份数据、同一张表格。”

另一位用户干脆写道：“我不做那个方向了，真心做不下去。”

这种情绪并非个例。在过去几年，AI顶会几乎每年都会出现类似争议：某些热门领域被少数团队垄断，互相引用、互相评审，新研究者要么进不去，要么被打低分。

当研究越来越碎片化、投稿量暴涨、专家资源被反复调用，系统本身就难以保持平衡。

AI的介入，本该缓解负担，却在效率和理解之间制造了新的缝隙。

AI可以帮人总结评论，却无法判断“真正重要的问题”；它能统计谁打分更高，却无法感受“偏见”；它能在几秒内读完几千字，但却不知道，一句“作者回应充分”可能只是敷衍的外交辞令。

结果就是，论文越来越多，审稿越来越快，但学术的公信力却在变薄。

有评论这样讽刺：“AAAI对原创性的把关，比利物浦的转会策略还要保守。”

另一位网友更直白：“串评不是漏洞，是规则。”

这些话听起来刺耳，却也是事实写照。

同行评审原本是学术最核心的信任机制，可当AI参与决策、人情左右分数、效率凌驾思考，这份信任正一点点崩塌。

而崩塌的，不只是某个会议的口碑，还有整整一代研究者对学术规则的信仰。

于是，科研人开始用另一种方式表达无奈——在表情包的世界里，他们把那个永远打低分的“Reviewer 2”，变成了所有投稿者的共同敌人。

“Reviewer 2”梗图：所有科研人的共同噩梦。

当AI审AI，我们还能相信什么？

在这场围绕AAAI的争议中，没有人能给出确凿的证据。

没有邮件往来、没有后台记录，甚至连论文编号都没有。但这并不妨碍它成为一次象征性事件。

它暴露的，不只是某个会议的漏洞，更是一种普遍的焦虑：当AI技术深入到学术生产的每一个环节——写论文、查重、审稿、甚至决定哪篇论文能被接收——人类的判断正在被算法稀释。

AAAI的AI辅助审稿机制，本意是提高效率。但它也让我们第一次直面这样的问题：

如果AI的总结比人工阅读还权威，那人类评审的责任还剩多少？

这种结构性的不透明，正在侵蚀学术体系最脆弱、也最宝贵的东西——信任。

研究者开始质疑：会议的接收结果，是学术实力的体现，还是算法、批次、关系、人情共同计算的“概率事件”？

当AI成为评审的一部分，它既是工具，也是镜子，照出一个正在加速的学术世界：

论文越来越多，周期越来越短，而真正的思考，却越来越稀缺。

在Reddit讨论的最后，那位审稿人写下这样一句话：

如果这篇论文被接收，我可能再也不会审AAAI的稿了。

这不是愤怒的宣言，更像一声叹息。因为他所失去的，不是一次评审的公平，而是对整个学术体系的信任。

当AI终于学会替我们审稿，也许我们该问的，不是它能否胜任，而是——我们还相信它吗？

参考资料：

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1oaf1v0/d_on_aaai_2026_discussion/

https://aaai.org/conference/aaai/aaai-26/review-process/?utm_source=chatgpt.com

https://aaai.org/wp-content/uploads/2025/08/FAQ-for-the-AI-Assisted-Peer-Review-Process-Pilot-Program.pdf?utm_source=chatgpt.com